基于奇异值分解与最优Morlet小波的微弱故障特征提取方法研究

为了有效提取湮没在强噪声背景下的微弱故障信号,文中提出了一种基于奇异值分解(SVD)与最优Morlet小波的故障特征提取方法。采用基于奇异值曲率谱的有效奇异值个数选择方法进行有效奇异值的自动判别,利用Shannon小波熵方法优化带宽参数设计出最优Morlet基小波,并实现母小波与冲击特征成分的最优匹配。对仿真信号和实际轴承内圈故障信号的诊断分析表明,该方法具有非常好的降噪性能,能有效地提取出湮没在强噪声背景中的微弱故障特征。